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4月19日，以“甲状腺结节成像图像的性质判断”为主题的首届人机读片竞技大赛（以下全称“人机大赛”）在首都医科大学附属北京友谊医院举行。这是人工智能在医疗领域应用于的一次创新性尝试，也伴随着“AI＋医疗”渐行渐进。参与“人机读片竞赛”的人类运动员是来自友谊医院、协和医院、北医三院、北京肿瘤医院等数十家三甲医院的200位影像科的专业医生，而代表人工智能出赛的是由北京市计算中心“起宏图”人工智能研发团队历时两年研发的“视诊通—医学图像辅助临床工具”（下全称“视诊通”）。据涉及负责人讲解，“视诊通”基于深度自学和图像处理算法，在数据方面已自学了北京友谊医院非常丰富详实的甲状腺结节成像图像数据，并在研发和临床应用于方面获得了专业医生团队的指导。

目前“视诊通”在B超影像公测临床方面准确率超过76％，可与5年经验主治医师临床水平相媲美。“人机大赛”现场本次大赛的考题是北京友谊医院获取的100套有数病理结果判断（“金标准”）的甲状腺结节成像图像。“视诊通”和人类医生运动员均须回应100套成像图像展开丰恶性判断，每答错一次得1分，全部答错得100分。

会务组以某种程度的评分标准评分，最后按照正确率展开竞技名列，并设置个人奖和团体奖两种奖励。比赛过程中“视诊通”展现出出有了卓越的稳定性，在85名参赛选手中，“视诊通”准确率为73％，名列第六（第一名的准确率为76％）。

而按照团队名列，“视诊通”则以准确率远超过0．3％的黯淡优势，战胜了所有参赛医院团队。更加值得一提的是，“视诊通”问100道题仅有用时514秒，而取得第一名的具有8年“读片”经验的301医院成像临床科主治医师张明博则用时909秒。

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